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讀懂工業(yè)大數(shù)據(jù),不得不看的一篇文章(下)

更新時間:2018-06-25      點(diǎn)擊次數(shù):1513

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分類

不管是工業(yè)自動化、還是工業(yè)智能化(工業(yè)4.0)、或者是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念,他們的基礎(chǔ)是工業(yè)數(shù)據(jù)。

隨著行業(yè)發(fā)展,工業(yè)企業(yè)收集的數(shù)據(jù)維度不斷擴(kuò)大。主要體現(xiàn)在三個方面:

1.是時間維度不斷延長。經(jīng)過多年的生產(chǎn)經(jīng)營,積累下來歷年的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工業(yè)數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù);
2.是數(shù)據(jù)范圍不斷擴(kuò)大。隨著企業(yè)信息化建設(shè)的過程,一方面積累了企業(yè)的財務(wù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù),也通過CRM系統(tǒng)積累了客戶數(shù)據(jù),通過CAD等積累了研發(fā)過程數(shù)據(jù),通過攝像頭積累了生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)等,另一方面越來越多的外部數(shù)據(jù)也被收集回來,包括市場數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、企業(yè)輿情數(shù)據(jù)等;
3.是數(shù)據(jù)粒度不斷細(xì)化。從一款產(chǎn)品到多款、多系列產(chǎn)品使得產(chǎn)品數(shù)據(jù)不斷細(xì)化,從單機(jī)機(jī)床到聯(lián)網(wǎng)機(jī)床,使得數(shù)據(jù)交互頻率大大增強(qiáng);加工精度從1mm提升到0.2mm,從5分鐘每次的統(tǒng)計到每5秒的全程監(jiān)測,都使得采集到的數(shù)據(jù)精細(xì)度不斷提升。

以上三個維度終導(dǎo)致企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以加速度的方式在增加,構(gòu)成了工業(yè)大數(shù)據(jù)的集合。不管企業(yè)是否承認(rèn),這些數(shù)據(jù)都堆砌在工廠的各個角落,而且在不斷增加。

再從企業(yè)經(jīng)營的視角來看待這些工業(yè)數(shù)據(jù)??梢园凑諗?shù)據(jù)的用途分成三類:

是經(jīng)營性數(shù)據(jù),比如財務(wù)、資產(chǎn)、人事、供應(yīng)商基礎(chǔ)信息等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在企業(yè)信息化建設(shè)過程中陸陸續(xù)續(xù)積累起來,表現(xiàn)了一個工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營要素和成果。
第二類是生產(chǎn)性數(shù)據(jù),這部分是圍繞企業(yè)生產(chǎn)過程中積累的數(shù)據(jù),包括原材料、研發(fā)、生產(chǎn)工藝、半成品、成品、售后服務(wù)等。隨著數(shù)字機(jī)床、自動化生產(chǎn)線、SCADA系統(tǒng)的建設(shè),這些數(shù)據(jù)也被企業(yè)大量記錄下來。這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)過程中價值增值的體現(xiàn),是決定企業(yè)差異性的核心所在。
第三類是環(huán)境類數(shù)據(jù),包括布置在機(jī)床的設(shè)備診斷系統(tǒng),庫房、車間的溫濕度數(shù)據(jù),以及能耗數(shù)據(jù),廢水廢氣的排放等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對工業(yè)生產(chǎn)過程中起到約束作用。
從目前的數(shù)據(jù)采用情況看,經(jīng)營類數(shù)據(jù)利用率高,生產(chǎn)性數(shù)據(jù)和環(huán)境類數(shù)據(jù)相比差距比較大。從未來數(shù)據(jù)量來說,生產(chǎn)線數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的占比將越來越大,環(huán)境類數(shù)據(jù)也將越來越多樣化。

一般意義上,大數(shù)據(jù)有具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、商業(yè)價值高、處理速度高,在此基礎(chǔ)上,工業(yè)大數(shù)據(jù)還有兩大特點(diǎn)。

一是準(zhǔn)確率高,大數(shù)據(jù)一般的應(yīng)用場景是預(yù)測,在一般性商業(yè)領(lǐng)域,如果預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到90%已經(jīng)是很高了,如果是99%就是了。但在工業(yè)領(lǐng)域的很多應(yīng)用場景中,對準(zhǔn)確率的要求達(dá)到99.9%甚至更高,比如軌道交通自動控制,再比如定制生產(chǎn),如果把甲乙客戶的訂單參數(shù)搞混了,就會造成經(jīng)濟(jì)損失。
二是實(shí)時性強(qiáng),工業(yè)大數(shù)據(jù)重要的應(yīng)用場景是實(shí)時監(jiān)測、實(shí)時預(yù)警、實(shí)時控制。一旦數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應(yīng)用等全處理流程耗時過長,就難以在生產(chǎn)過程中發(fā)揮價值。

 

工業(yè)大數(shù)據(jù)是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的一次重大變革,對于工業(yè)化、信息化都還沒有完成的工業(yè)企業(yè)而言,數(shù)據(jù)化時代又到來了,挑戰(zhàn)很大。

后,工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)抓住兩個板子作為突破點(diǎn)。一個是長的板,也就是梳理產(chǎn)品(工業(yè))競爭力強(qiáng)的在哪里,繼續(xù)深挖下面的數(shù)據(jù)價值,圍繞這一塊的工業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品和服務(wù)能力;另一個是短的板,就是影響工業(yè)企業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)在哪里,成本、市場、還是供應(yīng)鏈,還是能耗?在數(shù)據(jù)化時代下,尋找機(jī)遇大數(shù)據(jù)的解決方案。

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